Аналитики бывают разные: аналитик данных, продуктовый аналитик, BI-аналитик, системный аналитик, а ведь ещё есть бизнес-аналитики и дата-инженер. Всё это разные направления со своими уникальными задачами и инструментами. Но какую область выбрать?
В этой статье разберёмся, чем разные направления аналитики друг от друга отличаются, что в них надо делать и кому они подойдут.
У НАС ЕСТЬ КАРЬЕРНЫЙ БОТ
Внутри бота актуальные дорожные карты по профессиям, разборы карьерных треков и истории тех, кто уже прошёл этот путь. Иногда там же лежит промокод на курсы Практикума.
Откройте бота (можно просто кликнуть) и узнайте как расти в IT, если вы джун, мидл или сеньор!
Чем одна профессия аналитика отличается от другой
Работа с данными — это большая и сложная сфера. Информацию нужно собирать, хранить, выгружать, чистить от мусора, анализировать и упаковывать в понятный вид. Поэтому в аналитике есть много профессий, которые фокусируются на разных аспектах. Кто-то больше занимается кодом и интеграциями, кто-то чистит таблицы и ищет закономерности, а кто-то проектирует интерфейсы, для удобного отображения статистики.
Какие бывают аналитики
Часто работу с информацией делят между собой шесть специалистов: аналитик данных, продуктовый аналитик, BI-аналитик, системный аналитик, бизнес-аналитик и дата-инженер. Это не все виды аналитиков, только основные. На самом деле их больше.
Аналитик данных. Специалист, который работает с большими массивами данных. Он выгружает информацию из баз, очищает её от лишнего, с помощью математики и статистики ищет скрытые закономерности и помогает компании понять причины изменения ключевых показателей, например, почему упали продажи или как изменился средний чек сделки.
Продуктовый аналитик. Специалист, который изучает поведение пользователей внутри конкретного сервиса, например, сайта или приложения. Он следит за активностью клиентов, выстраивает воронки и с помощью тестов проверяет гипотезы о том, как сделать продукт удобнее и прибыльнее.
BI-аналитик. Специалист по визуализации. Он подключает базы данных к специальным программам для BI-аналитики и превращает сырые данные в понятные интерактивные панели с графиками — дашборды. Обычно эти дашборды обновляются автоматически, и с их помощью руководители могут следить за показателями бизнеса в реальном времени.
Системный аналитик. Проектировщик IT-систем. Он выступает как промежуточное звено между бизнесом и разработкой. Системный аналитик уточняет потребности бизнеса, формирует задачу, разбивает её на подзадачи, проектирует систему, которая эту задачу должна решать, и составляет техническое задание для разработчиков.
Бизнес-аналитик. Специалист по оптимизации рабочих процессов. Он анализирует, как устроена работа компании изнутри, находит неэффективные регламенты, общается с сотрудниками и предлагает решения, которые помогут бизнесу экономить время и деньги.
Дата-инженер. Выстраивает цифровую инфраструктуру. Он настраивает автоматический сбор данных из разных источников, объединяет их, очищает от ошибок и организует хранение в базах так, чтобы другие сотрудники могли быстро и удобно этой информацией пользоваться.
Чем эти профессии отличаются друг от друга
Все эти аналитики работают с данными, но каждый закрывает свою сферу. Аналитик данных ищет закономерности в данных бизнеса, продуктовый аналитик фокусируется на конкретном продукте, BI-аналитик готовит дашборды с визуализацией, системный аналитик переводит бизнес-задачу на язык разработки, а дата-инженер настраивает хранение и обмен данными в компании.
Представим, что есть компания Кототакси, она помогает котам с комфортом добраться до места назначения. За последнюю неделю резко упали заказы в вечернее время, причина падения неизвестна, поэтому руководство попросило разобраться в ситуации аналитиков. Вот как решали бы эту задачу разные специалисты:
- Аналитик данных выгрузит из базы статистику вечерних поездок и поищет закономерности. Он проверит, зависит ли спад заказов от дня недели, конкретного района города, тарифа или породы котов-пассажиров.
- Продуктовый аналитик изучит поведение клиентов в мобильном приложении по вечерам. Он посмотрит путь пользователя по экранам заказа и выяснит, на каком именно этапе коты чаще всего закрывают приложение, не завершив заказ.
- BI-аналитик откроет панель мониторинга и посмотрит на динамику падения сделок. Затем он соберёт интерактивный отчёт с графиками, чтобы показать руководству масштаб проблемы.
- Системный аналитик разберёт, как устроен заказ поездки внутри сервиса: что происходит после нажатия на кнопку заказа, какие данные приложение отправляет на сервер, как система ищет машину, рассчитывает цену и передаёт заказ водителю. Он поговорит с сотрудниками, проверит работу системы и опишет, где могла сломаться логика сервиса.
- Бизнес-аналитик изучит процессы. Пообщается с сотрудниками, партнёрами, выяснит, не появились ли другие сервисы такси для котов, не изменились ли условия подачи машин или работы водителей.
- Дата-инженер проверит серверную инфраструктуру, например, нормально ли статистика записывается в базу данных, все ли данные корректно передаются.
Как видно, у каждого специалиста свой фокус и подход к решению одной и той же задачи.
Полезный блок со скидкой
Если пока непонятно, что вам ближе — код, продуктовые метрики, дашборды, бизнес-процессы или проектирование систем, пройдите бесплатный курс Практикума «Какую профессию выбрать в анализе данных». Внутри можно сравнить реальные задачи аналитиков, инженеров данных и специалистов по Data Science.
Карту привязывать не нужно. Если после вводного курса решите перейти на платную программу, используйте промокод: KOD (можно просто нажать) даст скидку на любой платный курс.
Бесплатные модули помогут сначала проверить, подходит ли вам само направление.
Аналитик данных — если хочется работать с числами и строить модели расчёта
Специалист, который получает данные, чистит их от лишнего, находит закономерности и формирует ответы на вопросы.
Пример-сценарий, как работает аналитик данных
Получает задачу. Например, в Кототакси, к аналитику данных могут прийти с вопросом: почему коты стали реже заказывать такси по вечерам.
Собирает и выгружает информацию. Собирает данные из баз данных, CRM-системы, API. Часто использует для этого язык запросов SQL.
Чистит и перерабатывает данные. При помощи языков программирования Python или R чистит данные от лишнего: дублей, нерелевантной информации, чтобы осталось только нужное. Например, данные по заказам в вечернее время, отмены поездок, их разбиение по дням недели, числам, регионам, породам котов.
Строит воронку и находит закономерности. Выстраивает воронку, которая показывает путь клиентов. Как коты находят наши услуги? Какими способами делают заказ? Через сколько времени после заказа выполняют отмену? Пользуясь математикой, статистикой и python находит закономерности.
Формирует и отправляет отчёт руководству. Например, аналитик может выяснить, что по вечерам коты по-прежнему открывают приложение и строят маршрут, но чаще закрывают заказ после экрана с ценой. Это особенно заметно в районах, где выросла стоимость поездки и время подачи машины. Значит, вероятная причина падения заказов — не снижение интереса к такси, а то, что поездка стала казаться слишком дорогой. Аналитик упаковывает выводы в понятный отчёт с графиками и показывает результаты руководству.
Сколько зарабатывает
Все данные по зарплатам для этой и следующих специальностей взяты с hh.ru профессии и Habr зарплаты.
Зарплаты и число вакансий с hh.ru для джунов:
Для специалистов мидл уровня:
Средняя зарплата для джунов на Habr:
Средняя зарплата для мидлов на Habr:
Кому подойдёт
Профессия аналитика данных подойдёт тем, кто:
- Любит искать закономерности в цифрах.
- Готов к долгой рутинной работе с данными.
- Не боится кода, математики, статистики.
- Предпочитает работу, где нужно меньше общаться и больше самостоятельно работать в одиночку.
Что нужно, чтобы стать аналитиком данных с нуля
Чтобы освоить профессию аналитика данных, нужно научиться использовать:
- Программы для работы с таблицами: Excel и Google Таблицы.
- Язык программирования Python, его библиотеки pandas для работы с таблицами и matplotlib для построения графиков.
- Язык запросов SQL. Он нужен, чтобы доставать данные из баз.
- Математику и статистику. Аналитику нужно работать со средними значениями, процентами, распределениями, корреляциями.
- BI-инструменты на базовом уровне. Например, Power BI, Tableau или Яндекс DataLens. Они нужны, чтобы собирать отчёты.
Освоить профессию можно на курсе «Аналитик данных в Яндекс Практикуме» — там разбирают SQL, Python, визуализацию и работу с бизнес-задачами.
Продуктовый аналитик — если хочется влиять на продукт и понимать пользователей
Продуктовый аналитик отличается от аналитика данных тем, что он анализирует метрики пользователей в контексте одного продукта, а не всего бизнеса, например, в приложении. Он отслеживает путь пользователей, формирует гипотезы и организует тесты.
Пример-сценарий, как работает продуктовый аналитик
Получает задачу. Продакт-менеджер пришёл с вопросом, почему упала конверсия в оплату в приложении Кототакси, пользователи доходят до кнопки «оплатить» и останавливаются.
Выстраивает воронку. Продуктовый аналитик разбивает путь клиентов по этапам и смотрит, на каком они останавливаются, например, сколько пользователей дошло до оплаты, многие ли ввели адрес, сколько дошло до выбора метода оплаты.
Проводит когортный анализ. Объединяет клиентов в группы по определённому признаку, например, по дате обновления приложения или модели смартфона. Так можно заметить, что оплата ломается только у владельцев новой версии приложения.
Формулирует гипотезу. Проверяет интерфейс и видит, что возле кнопки оплаты появился новый текст: «итоговая стоимость поездки не является окончательной и может быть пересчитана в одностороннем порядке в процессе выполнения заказа в зависимости от тарифов партнёров». Аналитик формирует гипотезу о том, что эта плашка стала отпугивать клиентов.
Предлагает A/B-тесты. Предлагает протестировать приложение с плашкой, без неё и с другими вариантами текста.
Сколько зарабатывает
Зарплаты и число вакансий с hh.ru для джунов:
Для специалистов мидл уровня:
Средняя зарплата для джунов на Habr:
Средняя зарплата для мидлов на Habr:
Кому подойдёт
Эта специальность для тех, кто:
- Хочет напрямую влиять на развитие продукта.
- Любит разбираться в психологии поведения людей.
- Предпочитает проверять гипотезы на тестах.
Как войти
Для входа в профессию нужен похожий стек навыков, как и у аналитика данных. Продуктовый аналитик должен уметь работать с
- Сервисами для таблиц: Excel, Google-таблицами;
- Библиотеками Python;
- Дашбордами в BI-системах;
- SQL-запросами;
- Знать базовый минимум по математике и статистике.
Кроме этих пунктов, он должен разбираться в маркетинге, уметь пользоваться сервисами для отслеживания метрик и проведения тестов.
Освоить профессию можно на курсе «Продуктовая аналитика в Яндекс Практикуме» — там разбирают метрики, воронки, когортный анализ и A/B-тесты.
BI-аналитик — если хочется строить дашборды и делать данные понятными для всей компании
BI-аналитик занимается упаковкой данных в удобные, интерактивные дашборды с понятными графиками. К примеру, такой специалист может сделать дашборд по статистике продаж с фильтрами по категориям услуг и районам.
Пример-сценарий, как работает BI-аналитик
Получает задачу. Финансовый директор хочет знать, сколько в неделю компания тратит на обслуживание автомобилей Кототакси, поэтому просит BI-аналитика сделать удобный дашборд для отслеживания расходов.
Подключает источник данных. Аналитик берёт доступы от базы данных бухгалтерии и связывает её с BI-системой, например, Power BI или Яндекс DataLens.
Собирает дашборд с расходами. Далее проектирует дашборд с графиками, делает его удобным и простым для восприятия. Например, добавляет фильтры, чтобы смотреть расходы по городам и районам. Заодно настраивает автоматическое обновление данных, чтобы свежая информация поступала к 8 утра каждого дня и добавлялась в недельный отчёт.
Объясняет, как читать график. На созвоне с финдиром аналитик показывает готовый дашборд. Он демонстрирует работу фильтров и объясняет, как самостоятельно смотреть расходы за нужный период.
Сколько зарабатывает
Зарплаты и число вакансий с hh.ru для джунов:
Для специалистов мидл уровня:
Кому подойдёт
Профессия BI-аналитик подойдёт тем кто:
- Любит всё структурировать.
- Делает сложную информацию понятной.
- Умеет объяснять сложные вещи простыми словами.
- Хочет работать не только с данными, но и с их визуалом.
Как войти
Чтобы стать BI-аналитиком, не нужно глубоко погружаться в программирование. На старте достаточно уверено владеть инструментами для работы с базами данных и уметь визуализировать информацию. Для этого понадобится:
- Продвинутое владение Excel или Google Таблицами. Сводные таблицы и сложные формулы — это база, без которой будет сложно обрабатывать выгрузки.
- SQL на хорошем уровне, чтобы вытаскивать данные из SQL баз.
- Хотя бы один BI-инструмент, например, Tableau, Power BI или Яндекс DataLens.
- Основы дизайна и визуализации данных.
- Базовая математика и Python (как плюс). Высшая статистика на старте не нужна, но умение посчитать конверсию, проценты и средние значения обязательно. А знание основ Python будет отличным преимуществом, если встроенных формул BI-системы не хватит для сложной обработки данных.
Освоить профессию можно на курсе «BI-аналитик в Яндекс Практикуме» — там разбирают SQL, дашборды, визуализацию и работу с отчётами.
Системный аналитик — если хочется проектировать IT-системы и работать между бизнесом и разработкой
Специалист, который является промежуточным звеном между заказчиком и разработчиками. Обязанности системного аналитика включают сбор, анализ требований бизнеса и составление понятного технического задания для разработчиков. Благодаря ему задачи становятся понятными, конкретными и реализуемыми.
Пример-сценарий, как работает системный аналитик
Получает задачу. Продакт-менеджер хочет добавить в приложение Кототакси новую функцию — заказ поездки со специальной подогреваемой лежанкой. Системному аналитику нужно спроектировать, как эта опция будет работать внутри IT-системы.
Проводит интервью. Аналитик встречается с директором по клиентскому сервису и выясняет детали. Нужно ли брать за лежанку доплату? Должен ли водитель подтверждать, что лежанка у него с собой и работает? Как система поймёт, в каких именно машинах есть это оборудование?
Описывает требования. На основе ответов аналитик формулирует требования. Например, пассажир при заказе должен видеть опцию лежанки с подогревом. Если такой заказ состоялся, система должна передавать его только водителям, у которых эта лежанка есть. Если машин с такой услугой нет, то система должна предупредить об этом пользователя и предложить обычную поездку.
Рисует схему взаимодействия. Аналитик проектирует, как данные будут ходить между системами. Он рисует схему (UML-диаграмму последовательности): как приложение пассажира делает запрос на сервер, как проверяет в базе данных наличие свободных машин с лежаками, бронирует одну из них и отправляет сигнал в приложение водителя.
Передаёт задачу разработчикам. Аналитик собирает схемы и требования в одну задачу в Jira и созывает встречу с командой разработки. Он объясняет логику процесса и отвечает на вопросы программистов, чтобы те смогли прокомментировать детали задачи, при необходимости, поправить ТЗ и приступить к работе.
Сколько зарабатывает
Зарплаты и число вакансий с hh.ru для джунов:
Для специалистов мидл уровня:
Средняя зарплата для джунов на Habr:
Средняя зарплата для мидлов на Habr:
Кому подойдёт
Роль системного аналитика подойдёт тем, кто:
- Любит проектировать сложные схемы.
- Готов разбираться в нюансах разработки.
- Умеет ставить техническое задание и переводить задачи с языка бизнеса на язык разработки.
- Любит разбираться в устройстве сложных систем.
- Готов проводить интервью с руководителями и обсуждать задачу с разработчиками.
Как войти
Здесь не нужно писать сложный код, но надо понимать логику работы сервисов и описывать процессы. Для старта понадобятся:
- Работа с требованиями. Нужно понимать, как правильно собирать и документировать требования к ПО.
- Нотации BPMN и UML. Умение пользоваться стандартами по визуализации процессов и систем. BPMN используют, чтобы нарисовать логику бизнес-процесса, например, путь заказа от клика по кнопке до назначения машины. UML нужен для проектирования структуры самой программы и связей между её частями.
- Навык составления ТЗ. Заказчики часто будут приходить с не очень конкретными задачами. Их нужно будет переводить в понятные инструкции для разработчиков.
- Понимание логики API. Как работают HTTP-запросы, REST API и SOAP, а также JSON и XML.
- Базовое знание архитектуры программного обеспечения. Как устроена клиент-серверная и микросервисная архитектура.
- Базы данных и SQL. Знание основ проектирования БД и умение писать SQL-запросы для получения и группировки данных.
Освоить профессию можно на курсе «Системный аналитик в Яндекс Практикуме» — там разбирают требования, UML, BPMN и взаимодействие с разработкой.
Бизнес-аналитик — если хочется улучшать процессы внутри компании
Специалист, который изучает, как устроена работа компании, он находит неэффективные процессы и предлагает, как их улучшить. Бизнес-аналитик меньше работает с кодом, но больше общается с руководителями, сотрудниками, заказчиками и подрядчиками, чтобы понять, как устроены процессы бизнеса.
Пример-сценарий, как работает бизнес-аналитик
Получает задачу. Руководство Кототакси заметило, что заказы стали выполняться медленнее, а водители чаще опаздывают на подачу машины. Нужно понять, где ломается процесс.
Изучает текущую работу. Бизнес-аналитик разговаривает с диспетчерами, водителями, службой поддержки и руководителями таксопарков. Он выясняет, как сейчас проходит заказ, например, кто его принимает, кто назначает машину, кто подтверждает готовность водителя и где возникают задержки.
Описывает процесс. Аналитик рисует схему, например, в стандарте BPMN. Она описывает, как работает процесс заказа от момента, когда клиент нажал кнопку, до момента, когда водитель приехал на место. Благодаря этой схеме, можно увидеть, как работает процесс и какие в нём есть проблемы.
Находит узкое место. Например, выясняется, что водитель уже готов принять заказ, но сообщает об этом диспетчеру в чате. Диспетчер вручную переносит статус в таблицу, и только потом данные попадают в приложение. Из-за этой задержки приложение не сразу видит свободные машины и дольше ищет водителя для заказа.
Предлагает решение. Бизнес-аналитик описывает, как изменить процесс, к примеру, убрать ручное заполнение таблицы, добавить подтверждение готовности прямо в приложение водителя и автоматически передавать эти данные в систему заказов.
Сколько зарабатывает бизнес-аналитик
Зарплаты и число вакансий с hh.ru для джунов:
Для специалистов мидл уровня:
Средняя зарплата для джунов на Habr:
Средняя зарплата для мидлов на Habr:
Кому подойдёт
Профессия бизнес-аналитика подойдёт тем, кто:
- Любит разбираться, как устроена работа компании.
- Готов много общаться с людьми и задавать уточняющие вопросы.
- Умеет находить слабые места в процессах.
- Хочет улучшать работу бизнеса в целом.
Как войти
Чтобы стать бизнес-аналитиком, нужно разбираться в процессах, документах и коммуникации. Для старта понадобятся:
- Навык проведения интервью. Нужно уметь разговаривать с заказчиками и сотрудниками, чтобы понять, как работают процессы.
- Описание бизнес-процессов. Надо знать, как разложить работу компании на понятные шаги, чтобы понимать, кто что делает, в каком порядке и где возникают проблемы.
- BPMN. Этот стандарт помогает рисовать процессы в виде схем.
- Навык составления требований. Бизнес-аналитик должен переводить проблему бизнеса в понятное описание изменений.
- Excel или Google Таблицы. Они нужны, чтобы работать с выгрузками, считать простые показатели и проверять гипотезы.
Освоить профессию можно на курсе «Бизнес-аналитик в Яндекс Практикуме» — там разбирают бизнес-процессы, требования и поиск решений для компании.
Дата-инженер — если хочется строить IT-инфраструктуру для данных
Специалист, который отвечает за сбор, передачу, очистку и хранение данных. Он создаёт систему, благодаря которой аналитики могут быстро получать нужную информацию и не собирать её вручную из разных сервисов.
Пример-сценарий, как работает дата-инженер
Получает задачу. В Кототакси аналитики жалуются, что данные по заказам, оплатам и отменам лежат в разных системах. Из-за этого каждый отчёт приходится собирать вручную, а цифры иногда не сходятся.
Изучает источники данных. Дата-инженер смотрит, откуда приходят данные: из приложения пассажира, приложения водителя, платёжного сервиса, CRM и службы поддержки. Ему нужно понять, какие данные есть в каждой системе и в каком формате они хранятся.
Строит пайплайн. Инженер настраивает процесс, который автоматически забирает данные из разных источников, приводит их к одному виду и складывает в общее хранилище. Такой процесс часто называют ETL-пайплайном.
Очищает данные от ошибок. Например, система может найти дубли заказов, пропущенные значения, разные форматы времени или поездки, где оплата прошла, но статус заказа не обновился.
Передаёт данные аналитикам. После настройки пайплайна аналитик данных, продуктовый аналитик и BI-аналитик могут брать информацию из одного хранилища, а не собирать её вручную из разных сервисов.
Сколько зарабатывает
Зарплаты и число вакансий с hh.ru для джунов:
Для специалистов мидл уровня:
Средняя зарплата для джунов на Habr:
Средняя зарплата для мидлов на Habr:
Кому подойдёт
Профессия дата-инженера подойдёт тем, кто:
- Хочет больше работать с кодом и базами данных.
- Любит строить надёжные технические системы.
- Готов разбираться в хранении, передаче и очистке данных.
- Предпочитает инженерные задачи.
Как войти
Дата-инженеру нужна более техническая база, чем большинству аналитиков. Для старта понадобятся:
- Запросы SQL. Нужно уметь доставать данные из баз, объединять таблицы и проверять качество данных.
- Python. Он нужен для обработки данных, автоматизации задач и написания простых пайплайнов.
- Базы данных. Нужно понимать, как данные хранятся, как связаны таблицы и чем отличаются разные типы хранилищ.
- ETL-процессы. Нужно разобраться, как данные забирают из одного источника, очищают и перекладывают в другое место.
- Airflow и другие инструменты оркестрации помогают запускать пайплайны по расписанию и следить за их выполнением.
- Git и Docker нужны для работы с кодом, окружениями и командной разработки.
Освоить профессию можно на курсе «Дата-инженер в Яндекс Практикуме» — там разбирают SQL, Python, ETL-пайплайны и хранилища данных.
Таблица сравнения шести профессий
Сравним основные направления аналитики.
| Профессия | Что делает | Главные инструменты | Сколько зарабатывает (все данные взяты с hh.ru профессии и Habr зарплат) | Порог входа | С чего начать |
|---|---|---|---|---|---|
| Аналитик данных | Достаёт данные из баз, чистит таблицы, ищет закономерности, строит отчёты и помогает понять, почему изменились показатели. | SQL, Python, Jupyter Notebook, Excel или Google Sheets | hh.ru в среднем (посчитано через формулу среднего для сгруппированных данных): Джун — 70 тыс. Мидл — 87 тыс. Habr в среднем: Джун — 97 тыс. Мидл —176 тыс. | Средний | Освоить SQL, Python и таблицы; научиться чистить данные, считать простые метрики, строить графики и собирать небольшой отчёт. |
| Продуктовый аналитик | Следит за метриками продукта, изучает поведение пользователей, проверяет гипотезы и помогает команде решать, что менять в продукте. | SQL, Amplitude или AppMetrica, Excel или Google Sheets, Power BI / Tableau / DataLens | hh.ru в среднем: Джун — 96 тыс. Мидл — 111 тыс. Habr в среднем: Джун — 142 тыс. Мидл — 243 тыс. | Средний | Разобраться в продуктовых метриках, воронках, retention, churn, LTV и A/B-тестах; научиться связывать цифры с решениями в продукте. |
| BI-аналитик | Собирает дашборды, подключает источники данных, настраивает обновление отчётов и объясняет команде, как читать показатели. | Power BI, Tableau или DataLens, SQL, Excel | hh.ru в среднем: Джун — 65 тыс. Мидл — 131 тыс. Habr в среднем: Джун — нет данных. Мидл — нет данных. | Средний | Выбрать один BI-инструмент, подтянуть SQL, разобраться в модели данных и собрать несколько понятных дашбордов. |
| Системный аналитик | Собирает требования, описывает логику IT-систем, рисует схемы взаимодействия и передаёт разработчикам понятное техническое задание. | Jira, Confluence, Miro или draw.io, OpenAPI/Swagger, SQL | hh.ru в среднем: Джун — 69 тыс. Мидл — 154 тыс. Habr в среднем: Джун — 110 тыс. Мидл — 200 тыс. | Средне- высокий | Научиться проводить интервью, чтобы собирать понятные требования. Также нужны BPMN, UML и понимание, как работает API. |
| Бизнес-аналитик | Разбирается в процессах компании, общается с заказчиками, находит узкие места и описывает, что нужно изменить в работе бизнеса. | Miro, Confluence, Jira, Excel или Google Sheets | hh.ru в среднем: Джун — 79 тыс. Мидл — 99 тыс. Habr в среднем: Джун — 111 тыс. Мидл — 174 тыс. | Средний | Учиться проводить интервью, описывать бизнес-процессы, находить узкие места и переводить размытые запросы в конкретные требования. |
| Дата-инженер | Строит пайплайны данных: собирает, переносит, очищает и хранит данные так, чтобы аналитики могли ими пользоваться. | SQL, Python, базы данных, Airflow, dbt, Git, Docker | hh.ru в среднем: Джун — 99 тыс. Мидл — 176 тыс. Habr в среднем: Джун — 132 тыс. Мидл — 237 тыс. | Высокий | Начать с SQL, Python, баз данных, Git и простого ETL-проекта: забрать данные из одного источника, очистить и переложить в другое хранилище. |
Если направление уже выбрано
Дальше можно проверить конкретную профессию на бесплатной части курса. На аналитике данных будут SQL и Python, на продуктовой — метрики и A/B-тесты, на BI — дашборды, на системном и бизнес-анализе — требования и процессы, а на дата-инженерии — базы, хранилища и пайплайны.
Все программы собраны в каталоге курсов по аналитике. При оплате любой подходящей программы используйте промокод: KOD (можно просто нажать) даст скидку на любой платный курс.
Бесплатные модули помогут сначала проверить, подходит ли вам само направление.
Как выбрать — три вопроса себе
Чтобы определиться с будущей специальностью, можно ответить на три ключевых вопроса.
1. С какой задачей хочется работать чаще?
| Вариант ответа | Профессия |
|---|---|
| Искать закономерности в данных, проверять гипотезы и объяснять, почему изменились показатели | Аналитик данных |
| Разбираться, как пользователи ведут себя в продукте и почему они совершают или не совершают нужные действия | Продуктовый аналитик |
| Превращать данные в понятные графики, отчёты и дашборды для команды | BI-аналитик |
| Переводить бизнес-задачи в требования для разработки и описывать логику работы системы | Системный аналитик |
| Разбирать процессы внутри компании, искать узкие места и предлагать улучшения | Бизнес-аналитик |
| Настраивать сбор, хранение и передачу данных между разными системами | Дата-инженер |
2. Какой рабочий ритм комфортнее?
| Вариант ответа | Профессия |
|---|---|
| Минимум встреч, большую часть времени надо анализировать данные | Аналитик данных |
| Работа с командой, где нужно много общаться и тестировать гипотезы | Продуктовый аналитик |
| Умеренное общение с сотрудниками руководящего звена, много одиночной работы по сбору дашбордов для визуализации данных | BI-аналитик |
| Много общения с разными людьми, чаще всего руководством и разработчиками, проектирование систем | Системный аналитик |
| Много интервью, обсуждений и разбора того, как люди работают внутри компании | Бизнес-аналитик |
| Больше технической работы: код, базы данных, автоматизация и исправление сбоев | Дата-инженер |
3. Какой результат работы интереснее видеть?
| Вариант ответа | Профессия |
|---|---|
| Отчёт с выводами и ответом на вопросы бизнеса, например, как и почему изменились показатели продаж | Аналитик данных |
| Решение по продукту: что изменить, проверить или улучшить для пользователей | Продуктовый аналитик |
| Дашборд или отчёт, которым регулярно пользуется команда и руководство для отслеживания метрик бизнеса | BI-аналитик |
| Техническое задание, схема системы или описание логики новой функции | Системный аналитик |
| Улучшенный бизнес-процесс, где меньше лишних шагов, ошибок и потерь времени | Бизнес-аналитик |
| Работающий поток данных, на котором держатся отчёты, аналитика и другие сервисы | Дата-инженер |
Заключение
Все эти направления одинаково важны, но они подходят под разные задачи и интересы. Для начала можно пройти бесплатный курс по выбору профессии аналитика от Практикума.
Если вам нравится копаться в базах данных и искать скрытые закономерности в больших массивах цифр, присмотритесь к аналитике данных. Тем, кому ближе интерфейсы, поведение пользователей и проверка продуктовых гипотез, подойдёт продуктовая аналитика. Если вы любите порядок, наглядность и хотите превращать сырые данные в понятные автоматические дашборды, ваша дорога — в BI. А если вам интереснее общаться с командой, оптимизировать реальные процессы или связывать разные системы и писать ТЗ для разработчиков, выбирайте бизнес- или системный анализ.
Советуем дополнительно почитать
- Аналитик данных: чем занимается и как им стать — рабочие задачи, инструменты, требования к начинающим и варианты входа в профессию.
- Системный аналитик: всё о профессии, обязанностях и зарплате — как собирать требования, проектировать IT-системы и взаимодействовать с заказчиками и разработчиками.
- Кто такой Data Engineer и как им стать — чем инженер данных отличается от аналитика и как устроена работа со сбором, очисткой, передачей и хранением информации.
- Аналитик в геймдеве без опыта: разбор 108 вакансий — какие навыки нужны продуктовому аналитику, насколько важен отраслевой опыт и что работодатели требуют в 2026 году.
- Что такое ad-hoc-задачи и как с ними работать — как устроены разовые запросы к данным, когда достаточно SQL, а когда нужна автоматизация на Python.
Бонус для читателей
Если вам интересно погрузиться в мир аналитики и при этом немного сэкономить, держите наш промокод на курсы Практикума. Он даст вам скидку при оплате, поможет с льготной ипотекой и даст безлимит на маркетплейсах. Ладно, окей, это просто скидка, без остального, но хорошая.
